基于关联数据的医学文献知识发现系统的研究和实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状及分析 | 第10-12页 |
| 1.2.1 基于统计学的方法 | 第10页 |
| 1.2.2 基于关联规则挖掘的方法 | 第10-11页 |
| 1.2.3 基于信息测度的方法 | 第11页 |
| 1.2.4 基于语义的方法 | 第11-12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-15页 |
| 第二章 关键技术研究 | 第15-25页 |
| 2.1 生物医学命名实体识别 | 第15-17页 |
| 2.1.1 生物医学命名实体 | 第15-16页 |
| 2.1.2 命名实体识别方法 | 第16-17页 |
| 2.2 关联数据 | 第17-20页 |
| 2.2.1 关联数据定义及现状 | 第18-19页 |
| 2.2.2 关联数据结构及原则 | 第19-20页 |
| 2.2.3 关联数据的应用 | 第20页 |
| 2.3 知识发现 | 第20-24页 |
| 2.3.1 知识发现的基本模式 | 第20-21页 |
| 2.3.2 知识发现的过程和方法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 知识发现系统 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于关联数据的医学文献知识发现模型 | 第25-37页 |
| 3.1 命名实体识别 | 第25-28页 |
| 3.1.1 SVM方法 | 第25-26页 |
| 3.1.2 HMM模型 | 第26-27页 |
| 3.1.3 CRF方法 | 第27-28页 |
| 3.2 基于关联数据的实体匹配 | 第28-30页 |
| 3.3 实体间语义关系 | 第30-31页 |
| 3.4 实体图排序 | 第31-33页 |
| 3.4.1 HITS | 第31-32页 |
| 3.4.2 PageRank | 第32-33页 |
| 3.5 文献间知识推导 | 第33-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 系统设计与实现 | 第37-63页 |
| 4.1 系统总体设计 | 第37-39页 |
| 4.1.1 系统结构 | 第37-38页 |
| 4.1.2 工作流程 | 第38-39页 |
| 4.2 数据源 | 第39-41页 |
| 4.2.1 文献数据库 | 第39页 |
| 4.2.2 关联数据 | 第39-41页 |
| 4.3 关联数据医学实体库 | 第41-42页 |
| 4.3.1 医学术语词表 | 第41-42页 |
| 4.3.2 实体关系库 | 第42页 |
| 4.4 文献获取模块 | 第42-45页 |
| 4.4.1 主题词匹配 | 第43-44页 |
| 4.4.2 相关文献获取 | 第44-45页 |
| 4.5 信息抽取模块 | 第45-49页 |
| 4.5.1 基于CRF的命名实体识别 | 第46-47页 |
| 4.5.2 基于下RIE树的词抽取 | 第47-49页 |
| 4.6 关系匹配模块 | 第49-52页 |
| 4.7 主题词选择模块 | 第52-53页 |
| 4.8 系统实现 | 第53-59页 |
| 4.8.1 开发设计平台 | 第53页 |
| 4.8.2 数据库设计及实现 | 第53-55页 |
| 4.8.3 系统展示 | 第55-59页 |
| 4.9 实验及分析 | 第59-62页 |
| 4.10 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结和展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间发表的学位论文 | 第70页 |
